Introduction
Dans l’agriculture moderne le suivi de la production et l’estimation des rendements Le traitement des cultures représente des opérations d’une importance capitale, mais aussi d’une grande complexité. Heureusement, grâce aux progrès technologiques continus, nous disposons d’une large gamme d’outils et de méthodologies qui nous permettent de relever ces défis avec plus de précision et d’efficacité.

Dans le secteur viticole, par exemple, les techniques traditionnelles d’estimation du rendement, telles que le comptage manuel des grappes de raisin par unité de surface ou l’utilisation de balances pour les peser, s’avèrent souvent imprécises et nécessitent beaucoup de travail. L’introduction de la télédétection a certainement révolutionné cette pratique. Grâce aux images de télédétection, il est désormais possible de surveiller la santé des plantes et de corréler leur vigueur, à l’aide d’indicateurs tels que l’indice NDVI, à la production de raisin. Cette approche non destructive permet d’obtenir de bonnes prévisions de rendement, mais peut être influencée par des événements extrêmes, tels que les orages de grêle ou le stress hydrique, qui peuvent affecter ces estimations.

Une autre méthodologie révolutionnaire est la détection proximale, qui utilise des techniques de vision par ordinateur et des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) pour analyser les images directement sur le terrain. Cette approche permet de détecter directement les grappes, voire les baies, de manière non destructive et continue.

iTractor : Détection proximale, vision par ordinateur et IA
iTractor est un service de location de caméras stéréoscopiquesqui, montées sur des tracteurs, permettent de de collecter des données précises pendant toute la saison de production. Ces caméras permettent une estimation précise du rendementfournir des informations sur les fruits et détecter tout signe de maladie grâce à l’utilisation d’algorithmes avancés de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle.

L’iTractor est installé en montant une double caméra à l’avant du tracteur, couvrant les deux côtés du vignoble. Cette disposition optimale permet de traiter même les grappes partiellement couvertes, ce qui garantit une estimation précise de la production, y compris ce qui est présent sous la canopée des plantes.
Le fonctionnement du système est basé sur l’identification préliminaire d’une zone d’analyse spécifique (Fig. 1), après quoi une unité d’intelligence artificielle dans le nuage traite les données collectées et segmente les zones d’intérêt, qui peuvent inclure des grappes individuelles, pour parvenir à un comptage des raisins eux-mêmes. L’utilisation d’algorithmes automatisés élimine les erreurs humaines et simplifie le traitement des données, ce qui permet une évaluation rapide et fiable des vignobles.

Fig.1 : Schéma des algorithmes du système. À gauche (première image), données brutes, au centre (deuxième image), identification des grappes, à droite (troisième image), identification des baies.

L‘installation du système est simple et ne nécessite qu’une alimentation de 12 volts. La dernière version de la caméra présente des améliorations au niveau du GPS et du RTK, ce qui garantit des résultats plus précis. En outre, la présence de deux LED parallèles permet un fonctionnement optimal dans différentes conditions de faible luminosité, comme tôt le matin ou tard le soir, lorsque la fraîcheur de la journée favorise l’activité sur le terrain. Les résultats obtenus avec ce système ont une précision allant jusqu’à 92 %, avec une marge d’erreur de 9 % dans la détection des détails. Ces résultats sont fournis à la fois en format brut et en format cartographique, y compris le rendement déjà traité (Fig. 3).

Fig.2 : Exemple de carte de rendement d’un vignoble.

Conclusions
La complexité et la variabilité des conditions environnementales, souvent influencées par le changement climatique, exigent une approche continue de la recherche et de l’innovation afin d’adapter les méthodes de surveillance et d’estimation aux nouvelles conditions. L’adoption et le développement de technologies avancées et la collecte de données précises sont essentiels pour relever les défis actuels et futurs du secteur agricole, garantir une gestion des cultures plus efficace, plus durable et plus résistante.

La collecte de données précises apparaît comme un élément clé pour relever les défis futurs et assurer la durabilité et la résilience du secteur agricole. Connaître ses champs permet une gestion plus efficace et mieux informée . C’est pourquoi des services tels qu’iTractor se présentent comme des ressources précieuses pour relever ce défi, en permettant non seulement l’estimation précise des rendements, mais aussi l’identification précoce d’éventuels risques de maladie.

L’utilisation d’outils tels que iTractor fournit des données objectives qui contribuent à réduire le risque d’erreurs d’estimation, assurant ainsi une plus grande sécurité et fiabilité des opérations agricoles.
Dans les situations de dommages, telles que les tempêtes de grêle, les ongulés, etc., ces données objectives peuvent aider les estimateursà évaluer lesdommages, réduisant ainsi considérablement la marge d’erreur. Ces données objectives peuvent aider les estimateurs à évaluer les dommages, ce qui réduit considérablement la marge d’erreur.

Pour plus d’informations, vous pouvez visionner l’enregistrement du webinaire iTractor, en collaboration avec Awentia, sur le lien suivant : https://youtu.be/oe2lI94q_Ws?si=2C1oD1G48TJB51B8